在上一期《深度剖析：企業如何將生成式AI能力融入傳統軟件開發，實現價值倍增？》專訪中，我們深入探討了生成式AI的核心價值以及企業AI領域的五大應用場景與模型選型策略，為眾多企業提供了清晰的AI認知地圖。

隨着AI的浪潮席捲各行各業，從業務流程優化到產品創新升級，越來越多企業急於搭上這趟技術快車。當前，生成式 AI 浪潮已滲透至出海企業的客户服務、供應鏈管理、多語言營銷等關鍵環節，技術落地需求愈發迫切。

而對出海企業而言，在全球化業務佈局下，“如何組建適配的 AI 團隊”“選擇哪類平台才能真正賦能業務” 也會成為困擾企業的核心難題。面對如火如荼的技術浪潮，企業如何將藍圖轉化為現實？

這些問題的答案，直接關係到生成式AI能否在全球化業務中真正創造價值。我們再次邀請迅易科技COO Jacky，深度拆解生成式 AI 落地的兩大關鍵命題，為企業提供可落地的實戰參考。

Q1：當前生成式 AI 熱度居高不下，很多企業都想入局。在您看來，企業實現AI成功落地的關鍵要素是什麼？

企業成功落地生成式AI的關鍵，在於實現技術能力、業務場景與組織架構三者的精準對齊。第一，明確的業務問題導向，切忌為了用AI而用AI。必須從真實的業務痛點出發，選擇那些AI能顯著創造價值且可衡量的場景。第二，高質量的數據根基，企業需要建立可靠的數據管道，確保數據的可訪問性、準確性和安全性，這是AI產出價值的基石。第三，跨職能的混合型團隊，一個成功的AI項目必須緊密融合AI工程師的技術能力、領域專家的業務知識，以及數據專業人員對數據治理和合規的保障。第四，選擇企業級平台作為技術底座，一個AI的集成化平台，能提供從模型選型、開發測試到安全部署、持續監控的全鏈路支持。

Q2：您認為如今企業想要組建AI團隊應包含哪些核心角色，與傳統軟件開發團隊有何本質區別？

與傳統軟件開發不同，傳統開發團隊以軟件開發工程師為核心，AI項目需要一種“混合型”團隊結構，需要業務與技術深度協同，關鍵角色包括：

• AI工程師：作為團隊核心，負責技術選型、模型微調與系統集成，連接業務需求與AI能力。
• 數據專業人員：負責構建安全、合規的數據管道，確保企業的專有數據能夠高質量、受管控地輸送給模型，滿足GDPR等出海合規要求。
• 領域專家：由業務專家持續評估和校準AI的響應，確保其結果符合專業標準和商業邏輯。
• 數據科學家：在複雜項目中負責設計更先進的優化策略，如RAG系統的評估與調優。

Q3：對大多數企業來説，自建AI團隊門檻較高，您認為更可行的路徑是什麼？

確實，企業完全自建AI團隊面臨着人才稀缺、成本高昂、技術迭代快等多重挑戰。我認為更明智的路徑是：選擇一個合適的AI平台，讓平台的能力彌補團隊的技術缺口，優秀的AI平台能為企業提供關鍵支持。首先，大幅降低技術門檻，能夠提供了可視化的開發工具和預構建的模板，讓現有的技術團隊即使沒有深厚的AI背景，也能快速上手構建AI應用。其次，提供完整的工具鏈，平台內置了從數據準備、模型訓練到部署監控的全套工具，避免了團隊花費大量時間在工具鏈的搭建和集成上。最後，加速價值實現， 通過利用平台預置的模型、安全防護和最佳實踐，企業可以在幾天內驗證一個AI想法，而不是花費數月從零開始。

Q4：面對市場上眾多的AI平台和服務，企業在技術選型時如何做出最適合自身的選擇？

企業在技術選型時可以從五個核心維度建立自己的選型框架：數據安全性， 需要考察平台是否提供數據加密、隱私保護、訪問控制等基礎安全能力。技術完整性，優秀的平台應該提供從數據準備、模型訓練到部署監控的完整工具鏈。模型靈活性， 平台應該提供豐富的模型庫，要考察模型微調、定製化的支持程度，確保能夠滿足企業獨特的業務需求。總擁有成本， 不僅要看直接的計算成本，還要考慮開發效率、運維成本、人員技能要求等間接成本。企業級支持與服務，包括SLA保障、技術支持響應、文檔完整性等。

我們的建議是優先選擇那些經過大規模企業實踐驗證的平台，特別是對出海企業、外企等，可以考慮Azure AI Foundry。數據主權和跨境傳輸限制作為企業首要考量因素，在安全性、合規性、工具鏈完整性等方面的表現，它都為企業規避了很多潛在風險。

Q5：Azure AI Foundry在支持企業級應用方面有哪些獨特優勢？

Azure AI Foundry作為微軟推出的企業級AI平台，我們認為它恰恰能解決出海企業或外企在AI升級中最關注的價值點。在合規與數據主權方面，Azure擁有覆蓋全球的數據中心網絡和最為全面的合規性認證。對於出海企業而言，這意味着數據可以明確存儲在業務所在地域（如歐洲、北美），滿足數據本地化要求。平台構建了多層次防禦體系，不同於簡單的API調用，Azure AI Foundry內置了完整的內容安全服務。它還提供了高度集成的技術生態系統，從數據準備（Microsoft Fabric）、模型開發（Azure AI Foundry）到業務協同（Microsoft 365），極大降低開發複雜度，這三種能力更能確保企業AI項目能夠規模化、合規化、持續化運營的基礎設施。

Q6：數據安全是出海企業的生命線，Azure AI Foundry是如何確保企業數據安全的呢？

Azure從架構層面就為此設計了多重保障：在數據隔離層面，每個客户的數據都有獨立的加密存儲，並使用專門的加密密鑰。在處理過程層面，當數據被送入模型進行推理時，Azure保證這些數據僅在內存中處理，不會落盤，更不會迴流到模型訓練池中。最重要的是明確的承諾條款，微軟在與客户的協議中明確承諾，客户數據不會被用於模型訓練，也不會在其他客户間共享。這種具有法律約束力的承諾，結合技術層面的實現，構成了企業級應用的可信基石。

Q7：AI項目很難真正落地，您認為確保項目從原型成功走向規模化部署的關鍵是什麼？

從實踐來看，AI 項目 “從原型到規模化” 的核心挑戰在於 “運營可持續性”，而非技術可行性。建立全週期監控體系：不能等項目上線後才發現問題，而是建立一個包含監控、反饋、迭代的完整運營體系。Azure AI Foundry的生產監控功能幫助我們追蹤模型性能衰減和數據分佈變化。控制成本可持續性：在原型階段就要預估規模化後的成本結構，避免出現“原型成功但用不起”的尷尬。明確價值衡量標準：建立清晰的指標，定期評估AI應用是否真的創造了業務價值，而不是為了用AI而用AI。定期覆盤價值達成情況，確保AI始終圍繞業務目標迭代。

企業要在生成式 AI 浪潮中真正受益，需跳出“技術崇拜”的困境。

企業AI項目落地無需一步到位，從明確業務痛點出發，搭配適配的團隊與平台，小步試錯、快速迭代，才能在技術浪潮中穩步收穫價值。

對於企業來説，AI的競賽不僅是技術競賽，更是戰略、合規與執行力的綜合比拼。通過構建一個業務與技術融合的混合型團隊，並依託於像Azure AI Foundry這樣在安全、合規及集成度上經過驗證的企業級平台，更多需要AI的企業才能夠有效控制風險、加速創新步伐，將AI的潛力轉化為堅實的競爭優勢。如果您對AI案例感興趣，歡迎前往迅易科技官網聯繫我們。